BrainTools - Методики для развития мозга - страница 111

Microsoft анонсировала настольную рабочую станцию ​​для разработчиков ИИ

На конференции Build 2026 Microsoft представила Surface RTX Spark Dev Box. Это новая настольная рабочая станция, работающая на базе Nvidia RTX Spark.

продолжить чтение

Пещера Аладдина для безопасника: 754 навыка для AI-агента и что будет, если использовать их для своего NGFW

Разбираемся с открытой библиотекой Agent Skills для кибербезопасности на 754 навыка, показываем, как она устроена, и проводим живой эксперимент: даём агенту Hermes два навыка и просим разобрать реальный IPS-лог и провести аудит правил файрвола – сначала на бесплатной модели Owl Alpha (из-за того что подобную модель при желании можно использовать локально), затем на платной Opus 4.8 (Cloude Security). Сравниваем, где проходит граница между «бесплатно» и «дорого, но качественно».Откуда взялась «пещера»В одну ночь у нас на столе оказались четыре вещи: открытый репозиторий

продолжить чтение

Только Сигма выбирают Delta Lake

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Кравчук, я занимаюсь всем, что связано с данными в блоке AI&ML MAGNIT TECH. Расскажу про фундамент прибыльных проектов, которыми мы занимаемся в департаменте. Это начало цикла статей о наших достижениях за 5 лет и планах на будущее.

продолжить чтение

Почему Word Error Rate (WER) недостаточно: Семантическая декомпозиция ошибок ASR

ОглавлениеВступлениеБизнес-ценность и определение проблемыКак измеряется качество распознавания речи?Недостатки индустриального стандартаКак мы измеряем точность моделей у себяЗадача 1: Получить корректный датасет и сделать результаты сопоставимымиЗадача 2: Понять, где именно ошибка и к какой категории она относитсяЗадача 3: Объединить ошибки и семантику

продолжить чтение

Как поменять дизайн ИИ чата, чтобы лучше находить его ошибки. Обзор исследований

Кажется, что в ИИ чатах интерфейс довольно вторичен: ты пишешь, модель тебе отвечает, особо больше ничего и не надо (если модель отвечает хорошо). Но интерфейс очень влияет на то, насколько правильное решение вы примете, и насколько легко будет найти ошибку модели. Я собрала несколько научных исследований, которые могут пригодится тем, кто делает ИИ фичи в своих продуктах.

продолжить чтение

Я сошёл с ума и сдаю свой браузер ИИ-агентам

Безумные цены, полная распродажа, я даже не знаю что происходит.

продолжить чтение

Пять ошибок в работе с ожиданиями в UI‑автотестах, из‑за которых тесты падают через раз

Знакомый сюжет в любом проекте с UI‑автотестами. Один и тот же тест на CI ведёт себя по‑разному: вчера прошёл, сегодня упал, завтра снова прошёл. Локально работает всегда. В логах непонятное «Element not interactable», в скриншоте на момент падения элемент вроде на месте. Команда списывает на «flaky test», добавляет ретрай через JUnit Extension, через месяц добавляет ещё один уровень ретраев на CI. Пайплайн билда растёт с трёх минут до двадцати, потому что ретраи теперь срабатывают на половине прогонов. Доверие к автотестам падает, через полгода менеджмент возвращает ручное тестирование на критичные релизы.

продолжить чтение

Model Predictive Control для Kubernetes autoscaling: что получилось, где HPA оказался сильнее

Горизонтальное автоскалирование в Kubernetes обычно начинается с HPA. Это понятный и практичный механизм: контроллер смотрит на метрику, например CPU, и меняет число реплик Deployment. Для многих сервисов этого достаточно.Проблема начинается там, где нагрузка меняется быстрее, чем контур успевает на неё отреагировать. Метрика должна быть собрана, решение должно быть принято, новые Pod’ы должны запуститься и пройти readiness. Пока всё это происходит, старые Pod’ы уже могут работать на пределе, а хвостовые задержки p95/p99 — расти.

продолжить чтение

Positive Technologies: число техник кибератак с применением ИИ выросло вдвое с 2024 года

Согласно новому исследованию Positive Technologies, доля методов кибератак, в которых хотя бы раз использовался искусственный интеллект, достигла 10% — это вдвое больше, чем в 2024 году. Речь идет о техниках из матрицы

продолжить чтение

Uber ограничивает расходы сотрудников на ИИ после превышения годового бюджета на эти цели за 4 месяца

Uber ограничила расходы сотрудников на инструменты искусственного интеллекта после того, как компания превысила годовой бюджет на эту технологию за четыре месяца, пишет Bloomberg. Технологическая компания установила лимит в $1,5 тыс. на одного сотрудника и на каждый агентный инструмент кодирования, включая Claude Code или Cursor от Anthropic.

продолжить чтение